Efektivitas Infusa Daun Sirih (Piper Betle) Sebagai Larvisida Terhadap Nyamuk Culex
Bibliographic record
Abstract
Nyamuk termasuk salah satu serangga yang membahayakan di dunia, karena dapat membawa dan menularkan berbagai jenis penyakit. Pengontrolan populasi nyamuk dengan menggunakan larvisida dan insektisida alami maupun buatan dinilai sangat penting. Penelitian mengenai larvisida alami semakin marak dikarenakan efeknya yang lebih ramah terhadap lingkungan dan efektif dalam membasmi nyamuk. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas daun sirih (Piper betle) sebagai larvisida terhadap larva nyamuk Culex, sehinggga masyarakat mempunyai pilihan yang luas dalam menggunakan larvisida untuk membasmi nyamuk. Dan juga mengetahui dosis letal 50% (LD50) infusa daun sirih terhadap larva nyamuk Culex. Metode penelitian bersifat studi laboratorium eksperimental komparatif, menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL), dengan hewan coba larva nyamuk Culex sebanyak 630 ekor. Larva dibagi dalam 3 kelompok yang masing-masing kelompok diberi 7 perlakuan, yaitu diberikan infusa daun sirih 5%, 3%, 2%, 1%, 0,5%, kontrol positif, dan kontrol negatif yang dimasukkan ke dalam wadah tempat percobaan. Data yang diamati adalah jumlah larva yang mati yang dihitung setelah 24 jam. Analisis data menggunakan ANAVA satu arah, dilanjutkan dengan uji beda rata-rata Tukey dengan a=0,01. Kemudian LD50 dicari dengan menggunakan uji Regresi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa infusa daun sirih 5%, 3%, 2%, 1%, 0,5% berefek sebagai larvisida, infusa daun sirih 5%, 3%, 2% memiliki efficacy yang sama dengan Temephos 1 g dan LD50 infusa daun sirih terhadap larva nyamuk Culex adalah sebesar 0,759%. Penelitian lanjutan perlu dilakukan untuk mengetahui efek toksis bahan ini terhadap manusia.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".